Solicita una entrega completa
Solicita la pregunta de investigación, la procedencia y versión de los datos, la configuración, la revisión del código, las marcas de tiempo de las decisiones, los supuestos de costes y los archivos de resultados. Distingue una demostración ilustrativa de un experimento histórico real.
Revisa en un orden fijo
Comprueba primero la disponibilidad temporal de la información; revisa una muestra de señales y ejecuciones; concilia los totales; examina después la evaluación con datos reservados y la sensibilidad. Si los datos de entrada o los tiempos no están resueltos, registra el resultado como pendiente de verificación en lugar de deducir su calidad a partir de un gráfico.
Mantén un registro de decisiones
Para cada incidencia, registra la pregunta, la ubicación de las evidencias, el revisor, el estado y el seguimiento necesario. Utiliza estados como pendiente, reproducido o resuelto con una limitación declarada. Son estados de revisión, no calificaciones de inversión.
Define un entregable útil
Elabora una ficha que distinga los cálculos confirmados, los supuestos y las evidencias pendientes. AI Quant Base ofrece guías públicas, análisis local del valor de la cartera y calculadoras para este proceso; no implica una certificación de auditoría, un espacio de trabajo gestionado ni una relación con clientes institucionales.
Empieza la tarea práctica
Utiliza el estudio de investigación para documentar reglas o revisar una serie adecuada del valor de la cartera. Revisa los supuestos de entrada y exporta tu trabajo antes de salir.
Abrir el espacio de trabajo ↗¿Preguntas sobre este proceso?
Si tienes una pregunta sobre el contenido o una sugerencia, describe tu objetivo de investigación, el tipo de activo, la etapa actual y el paso que necesitas que se explique. No envíes credenciales de cuentas ni claves de negociación.
info@aiquantbase.com ↗Fuentes y referencias
- Bailey et al. — The Probability of Backtest Overfitting (2015) ↗
- scikit-learn — Cross-validation and time series evaluation ↗
Las referencias respaldan definiciones concretas o el contexto metodológico. Los ejemplos y las listas de comprobación de investigación son explicativos; no se afirma ningún resultado de rendimiento.